Apple、推論時オーバーヘッド削減の内部化視覚思考手法を提案
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Apple Machine Learning
Apple Machine Learning は、推論時のオーバーヘッドを削減しつつ視覚的予測能力を維持する「Internalized Visual Thinking (IVT)」というポストトレーニングフレームワークを発表した。
AI深層分析を開く2026年8月25日 00:55
AI深層分析
キーポイント
視覚的思考の内部化アプローチ
従来の中間推論画像生成に依存せず、学習時に視覚的思考を習得し、推論時には直接処理を行う新しい枠組み「Internalized Visual Thinking (IVT)」を導入する。
推論オーバーヘッドの削減
マルチモーダル大規模言語モデルが空間・時間的・具身的環境を推論する際、従来の視覚的連鎖思考（Visual CoT）が抱える推論コストの問題を解決する。
双方向最適化の仕組み
テキスト予測と視覚的思考プロセスを同時に最適化するポストトレーニング手法を採用し、効率的なプロアクティブ動画推論を実現する。
重要な引用
Multimodal large language models increasingly use visual chain-of-thought (Visual CoT) to reason about spatial, temporal, and embodied environments.
We introduce Internalized Visual Thinking (IVT), a post-training framework that jointly optimizes textual prediction and…
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推論コストを削減しながら視覚的推論能力を維持する手法は、実用化の障壁を下げる重要な一歩である。Apple のこのアプローチが今後のマルチモーダルモデル設計に与える影響は大きいだろう。
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マルチモーダル大規模言語モデルは、空間的・時間的・身体環境に関する推論に視覚的思考連鎖（Visual CoT）をますます活用しています。中間の推論画像を生成することで、Visual CoT は視覚的な先見性を直感的に可能にするメカニズムを提供しますが、推論コストが大幅に増加し、特に能動的な動画推論においては深刻な問題となります。
私たちは、モデルがトレーニング中に視覚的に思考する能力を習得しつつ、推論時には直接推論を行うことが可能かどうかを問います。そこで提案するのが Internalized Visual Thinking（IVT）です。これは、テキスト予測と…を共同で最適化するポストトレーニングフレームワークです。
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